Entrega grupal

rm(list = ls())
library(tidyverse)
library(dplyr)
library(glue)
library(forcats)
library(lubridate)
library(extrafont)
library(ggplot2)
library(patchwork)
library(plotly)
library(mapSpain)

# NO TOQUES NADA
election_data <- read_csv(file = "./data/datos_elecciones_brutos.csv")
cod_mun <- read_csv(file = "./data/cod_mun.csv")
surveys <- read_csv(file = "./data/historical_surveys.csv")
abbrev <- read_csv(file = "./data/siglas.csv")

surveys <- 
  surveys|> 
  select(-type_survey) |>
  filter(exit_poll == FALSE) |> 
  filter((field_date_to-field_date_from) > 1) |> 
  filter(size>=500 & !is.na(size)) |> 
  filter(date_elec>'2008-1-1')

election_data <-
  election_data |>
  select(-c(tipo_eleccion,
            codigo_distrito_electoral,
            numero_mesas,
            vuelta))

election_data <- election_data|> 
  mutate(id_municipio = glue("{codigo_ccaa}{codigo_provincia}{codigo_municipio}")) |> 
  relocate(id_municipio, .before=codigo_ccaa)

#Mantenemos part1 y part2 pq nos pueden resultar útiles para alguna pregunta más adelante
election_data <- 
  election_data |> 
  select(-c(codigo_ccaa,
            codigo_provincia,
            codigo_municipio,))

election_data <- election_data|> 
  mutate(fecha = glue("1-{mes}-{anno}")) |> 
  relocate(fecha, .before=anno) 

#usamos lubridate
election_data<-election_data |> mutate(fecha=dmy(fecha)) |> select(-c(anno,mes))

#convertimos los datos a tidy
election_data <- 
  election_data |> 
  pivot_longer(cols = "BERDEAK-LOS VERDES":"COALICIÓN POR MELILLA", names_to = "partidos", values_to = "votos", values_drop_na = TRUE )

# manera 1

resumen <- 
  election_data |> 
  mutate('siglas' = case_when(
  str_detect(partidos, regex("EZKER BA|ENTESA|PODEM|COMPROMÍS|IZQUIERDA UNIDA|ESQUERRA UNI|ESQUERDA UNI|I\\.U\\.|IU ")) ~ "UP",
  str_detect(partidos, "PP|PARTIDO POPULAR|PARTIT POPULAR") ~ "PP",
  str_detect(partidos, "PNV|PARTIDO NACIONALISTA VASCO") ~ "PNV",
  str_detect(partidos, "PSOE|PSC|PARTIDO SOCIALISTA|PARTIT SOCIALISTA|PARTIT DELS SOCIALISTES |PARTIDO DOS SOCIALISTA") ~ "PSOE",
  str_detect(partidos, "MÁS PAÍS") ~ "MP",
  str_detect(partidos, "VOX") ~ "VOX",
  str_detect(partidos, "AMAIUR|ARALAR|EUSKO|EUSKAL HERRI|BILDU") ~ "EH-BILDU",
  str_detect(partidos, "ERC|ESQUERRA REPUBLICANA DE C|ESQUERRA REPUBLICANA$|ESQUERRA REPUBLICANA/") ~ "ERC",
  str_detect(partidos, "BNG|BLOQUE") ~ "BNG",
  str_detect(partidos, "CIUTADANS|PARTIDO DE LA CIU") ~ "Cs",
  str_detect(partidos, "CONVERGENCIA I| CONVERGENCIA i|CONVERGÈNCIA|UNIÓ D") ~ "CIU", 
  TRUE ~ "OTROS"
))

resumen

unique(resumen$siglas)

# manera 2

#Primero tenemos que filtrar el dataset abbrev ya que hay partidos que aceptan múltiples siglas 
abbrev_sinrepes <- 
  abbrev |> 
  group_by(denominacion) |> 
  slice(1)


# Ahora juntamos el dataset election_data con abbrev_sinrepes para darle a cada partido su correspondiente abreviatura
resumen_2 <- 
    election_data |> 
    left_join(abbrev_sinrepes,
              by = c('partidos' = 'denominacion'))
  
resumen_2 <- 
  resumen_2 |> 
   mutate(siglas = case_when(
     str_detect(siglas, regex("ARALAR|^EA$|AMAIUR|EH Bildu", ignore_case = TRUE)) ~ 'EH-BILDU',
     str_detect(siglas, regex("EB-B|ENTESA|PODEMOS|EZKERRA|UP-UPeC|I\\.U\\.", ignore_case = TRUE)) ~ 'UP',
     str_detect(siglas, regex("^PP$|P\\.P-E\\.U\\.|PP-PAR|PP-FORO|PP-UPM", ignore_case = TRUE)) ~ 'PP',
     str_detect(siglas, regex("PNV", ignore_case = TRUE)) ~ 'PNV',
     str_detect(siglas, regex("PSOE|PSC|PSPC|PSE", ignore_case = TRUE)) ~ 'PSOE',
     str_detect(siglas, regex("PAÍS|MÉS COMPROM", ignore_case = TRUE)) ~ 'MP',
     str_detect(siglas, regex("VOX", ignore_case = TRUE)) ~ 'VOX',
     str_detect(siglas, regex("C's", ignore_case = TRUE)) ~ 'Cs',
     str_detect(siglas, regex("CiU|CDC|unio.cat", ignore_case = TRUE)) ~ 'CIU',
     str_detect(siglas, regex("ERC", ignore_case = TRUE)) ~ 'ERC',
     str_detect(siglas, regex("BNG|NÓS", ignore_case = TRUE)) ~ 'BNG',
    # Partidos que no aparecen en abbrev que tenemos que incluir'
     str_detect(partidos, regex("PARTIT POPULAR|PARTIDO POPULAR|\\(PP\\)", ignore_case = TRUE)) ~ 'PP',
     str_detect(partidos, regex("CIUTADANS|PARTIDO DE LA CIU", ignore_case = TRUE)) ~ 'Cs',
     str_detect(partidos, regex("CONVERGÈNCIA I", ignore_case = TRUE)) ~ 'CIU',
     str_detect(partidos, regex("IZQUIERDA UNIDA|EZKER ANITZA|ESQUERRA UNIDA|^IU$|PODEMOS|AHAL DUGU|ESQUERDA UNIDA-OS VERDES", ignore_case = TRUE)) ~ 'UP',
     str_detect(partidos, regex("PSOE|SOCIALISTA OBRER ESPANYOL|DOS SOCIALISTAS", ignore_case = TRUE)) ~ 'PSOE',
     str_detect(partidos, regex("(EH Bildu)|PARTIDO POLITICO ARALAR|EUSKO", ignore_case = TRUE)) ~ 'EH-BILDU',
     str_detect(partidos, regex("ESQUERRA REPUBLICANA/CATALUNYA SÍ|ESQUERRA REPUBLICANA$", ignore_case = TRUE)) ~ 'ERC',   
     TRUE ~ 'OTROS'))

unique(resumen_2$siglas)

resumen_agg <- resumen |> 
  group_by(siglas,fecha) |> 
  summarise(total_votos_resumen = sum(votos, na.rm = TRUE),.groups = "drop")

resumen_2_agg <- resumen_2 |> 
  group_by(siglas,fecha) |> 
  summarise(total_votos_resumen_2 = sum(votos, na.rm = TRUE),.groups = "drop")

#filtramos por aquellos donde hay diferencias
resumen_total<-resumen_agg |> 
  inner_join(resumen_2_agg,by=c("siglas","fecha")) |> 
  mutate(dif=total_votos_resumen-total_votos_resumen_2) |> 
  filter(dif!=0) |> 
  arrange(desc(dif))

resumen_total

colores = c("PP"="#1A4CA0",
              "UP"="#9B6DC2",
              "PSOE"="#D50000",
              "PNV"="#018B3F",
              "Cs"="#EB6109",
              "ERC"="#FFCD00",
              "CIU"="#1E3A5F",
              "MP"="#0fddc4",
              "VOX"="#1D7A2A",
              "BNG"="#68abde",
              "EH-BILDU"="#4C9A2A",
              "OTROS"="pink",
              "NA"="gray")



# Ordenamos los datos por año y votos descendentes
resumen_agg <- resumen_agg |> 
  arrange(fecha, desc(total_votos_resumen))

# Calculamos el porcentaje de votos para cada partido en cada año
resumen_agg_pct <- resumen_agg |> 
  group_by(fecha) |> 
  mutate(
    total_votos_fecha = sum(total_votos_resumen),
    porcentaje_votos = (total_votos_resumen / total_votos_fecha) * 100 
  ) |>
  ungroup()

# Función para generar gráficos individuales por fecha
generar_graficos <- function(datos, colores) {
  # Creamos una lista vacía para almacenar los gráficos
  lista_graficos <- list()
  
  # Obtenermos y ordenamoslas fechas únicas
  fechas_unicas <- sort(unique(datos$fecha))
  
  # Iteramos sobre cada fecha
  for (fecha_actual in fechas_unicas) {
    # Filtramos los datos para la fecha actual
    datos_filtrados <- datos |> 
      filter(fecha == fecha_actual) |> 
      arrange(porcentaje_votos) |> 
      mutate(siglas = factor(siglas, levels = siglas))  # Reordenamos factores solo para esta fecha
    # Cambiamos la fecha al formato año/mes (mes en letras abreviadas)
    fecha_formateada <- format(as.Date(fecha_actual), "%b %Y")
    # Generamos un gráfico para cada fecha
    grafico <- ggplot(datos_filtrados, aes(x = "", y = porcentaje_votos, fill = siglas)) +
      geom_col(position = "stack", width = 5) +  # Barra apilada única
      geom_text(
        # Etiquetas con porcentaje solo si es mayor que 2 para que se vea bien
        aes(label = ifelse(porcentaje_votos >= 2, paste0(round(porcentaje_votos, 0), "%"), "")),
        position = position_stack(vjust = 0.5),  # Centramos el texto dentro de las barras
        color = "white",  # Texto en color blanco
        size = 2.75,
        fontface = "bold"
      ) +
      coord_flip() +
      scale_fill_manual(values = colores, name = "Partido") +  
      labs(
        x = NULL,
        y = NULL,
        title = fecha_formateada
      ) +
      theme_minimal(base_size = 11) +
      theme(
        axis.text.x = element_blank(),
        axis.ticks.x = element_blank(),
        panel.grid.major.x = element_blank(),
        panel.grid.minor.x = element_blank(),
        plot.title = element_text(size = 8, face = "italic"),
        legend.position = "none"
      )
    
    # Agregamos el gráfico a la lista
    lista_graficos[[as.character(fecha_actual)]] <- grafico
  }
  
  # Hacemos el orden de partidos para la leyenda global
orden_leyenda <- c("PSOE", "PP", "UP","Cs","VOX", "ERC", "PNV",  "CIU", "BNG", "EH-BILDU", "MP", "OTROS")
leyenda <- ggplot(resumen_agg_pct, aes(x = siglas, y = 1, fill = siglas)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 0) +  # Asignamos valores vacíos a `y`
  scale_fill_manual(values = colores, breaks=orden_leyenda,name = "") +
  theme_void() +
  theme(
    legend.position = "bottom",         
    legend.text = element_text(size = 6),  
    legend.key.width = unit(0.5, "cm"),    
    legend.direction = "horizontal",       
    legend.box.spacing = unit(0.5, "cm"),  
    legend.justification = "center"        
  ) +
  guides(fill = guide_legend(nrow = 1))    
  
  # Combinamos los gráficos en una única columna
  grafico_combinado <- wrap_plots(lista_graficos, ncol = 1) +
    plot_annotation(
      title = "Porcentaje de votos por partido en cada elección",
      theme = theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 14))
    )
  
  # Añadimos la leyenda al diseño final usando patchwork
  final_plot <- grafico_combinado + leyenda
  
  return(final_plot)
}

# Llamamos a la función con los datos y colores
grafico_final <- generar_graficos(resumen_agg_pct, colores)
print(grafico_final)

resumen_agg_pct <- resumen_agg_pct |> 
  mutate(
    fecha_formateada = factor(format(as.Date(fecha), "%b %Y"), levels = format(sort(unique(as.Date(fecha))), "%b %Y"))
  )


grafico <- ggplot(resumen_agg_pct, aes(x = fecha_formateada, y = porcentaje_votos, color = siglas, group = siglas)) +
  geom_line(size = 1) +
  geom_point(size = 2) +
  scale_color_manual(values = colores, name = "") +
  labs(
    title = "Resultados en porcentaje de cada partido en cada elección",
    x = NULL,
    y = NULL
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
    panel.grid.major = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank()
  )

ggplotly(grafico)

# quitar los guiones que separan el cod_mun para poder unirlo después en base a id_municipio 

cod_mun <- cod_mun |> 
  mutate(cod_mun = str_replace_all(cod_mun, "-", ""))

ganadores <- 
  resumen |> 
  filter(censo > 100000) |> 
  group_by(fecha, id_municipio) |> 
  arrange(desc(votos)) |> 
  slice(1) |>  
  summarise(partido_ganador = siglas,
            max_votos = votos,
            censo_municipio = censo) |> 
  ungroup() |> 
  left_join(cod_mun, by = c("id_municipio" = "cod_mun"))

ganadores_LAU <- ganadores |> 
  mutate(id_municipio = substr(id_municipio, 3, 7))


mapa_mas100k_ganadores <- mapSpain::esp_get_munic() |> 
  left_join(ganadores_LAU, by = c("LAU_CODE" = "id_municipio"))

ggplot(mapa_mas100k_ganadores) +
  geom_sf(aes(fill = partido_ganador), alpha = 0.7, color = "grey") +
  scale_fill_manual(
    values = colores) +
  theme_minimal() +
  labs(
    fill = "partido_ganador",
    title = "Partidos ganadores en municipios de más de cien mil habitantes"
  ) +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5),
    legend.position = "bottom"
  ) +
  facet_wrap(~ fecha)

segundos <- 
  resumen |> 
  group_by(fecha, siglas) |> 
  summarise(total_votos = sum(votos), .groups = "drop") |>  
  group_by(fecha) |> 
  slice_max(total_votos, n = 5) |> 
  arrange(fecha, desc(total_votos)) |>
  ungroup()

segundos

# manera 1

primeros_segundos <- 
  segundos |> 
  group_by(fecha) |> 
  mutate(rank = row_number()) |>  # Clasificar partidos por votos en cada año
  filter(rank <= 2) |>  # Filtrar los dos partidos principales de cada año
  summarise(
    primero = siglas[rank == 1], # partido en primer lugar
    votos_1 = total_votos[rank == 1], # Número de votos del primer lugar
    segundo = siglas[rank == 2],  # partido en segundo lugar
    votos_2 = total_votos[rank == 2]  # Número de votos del segundo lugar
  ) |> 
  ungroup()
primeros_segundos

# Filtrar cuando el primer lugar es PSOE
segundo_cuando_psoe <- 
  primeros_segundos |> 
  filter(primero == "PSOE")
segundo_cuando_psoe

# Filtrar cuando el primer lugar es PP
segundo_cuando_pp <- 
  primeros_segundos |> 
  filter(primero == "PP")
segundo_cuando_pp

# manera 2

# Reordenar los niveles de 'siglas' en base a 'total_votos' (de mayor a menor)

segundos <- segundos |> 
  group_by(fecha) |> 
  mutate(siglas = fct_reorder(siglas, total_votos, .desc = TRUE)) |> 
  ungroup()

print(levels(segundos$siglas))

ggplot(segundos, 
       aes(x = siglas, 
           y = total_votos, 
           fill = siglas)) +
  geom_col(alpha = 0.8, 
           width = 0.7) +
  scale_fill_manual(values = colores)  +
  labs(title = "Los cinco partidos principales en votos por año",
       subtitle = "Elecciones después de 2008",
       x = "Año y partido",
       y = "Número de votos",
       fill = "Partido") +
  theme_minimal(base_family = "Rockwell") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90),
        axis.title.x = element_blank(),
        legend.position = "bottom") +
  facet_wrap(~fecha, nrow = 1, scales = "free_x")

# PP fue el segundo cuando el primero fue el PSOE
# PSOE o UP fueron el segundo cuando el primero fue el PP

# Calcular la participación por municipio
participacion <- 
  resumen |> 
    group_by(id_municipio, siglas) |> 
    summarise(total_votos = sum(votos, na.rm = TRUE), .groups = "drop") |> 
    left_join(resumen |> 
      group_by(id_municipio) |> 
      summarise(participacion_total = sum(votos, na.rm = TRUE), .groups = "drop"),
    by = "id_municipio") |> 
    mutate(participacion_relativa = total_votos / participacion_total)


# Calcular la correlación entre participación total y votos relativos
correlacion <- participacion |> 
  group_by(siglas) |> 
  summarise(correlacion = cor(participacion_total, participacion_relativa, use = "complete.obs"))
#Complete.obs se ocupa de los valores NA, no se si hace falta pero por si acaso lo dejo puesto
#Deberían salir nº entre -1 y 1, si está por encima de 0 la correlación es positiva lo que significa que saldría beneficiado si la participación es alta, y al revés con los resultados negativos


#Un coeficiente de correlación POSITIVO significa que, a medida que AUMENTA la participación, la proporción de votos de ese partido tiende a AUMENTAR

#Correlación positiva → Beneficio con alta participación.
#Correlación negativa → Beneficio con baja participación.



#Estamos haciendo la correlación entre estas dos cosas
#Participación total: el total de votos emitidos en un municipio
#Proporción de votos de un partido (participacion relativa): los votos de un partido como fracción de los votos totales.


# Visualización de resultados con un gráfico de barras
ggplot(correlacion, aes(x = reorder(siglas, correlacion), y = correlacion)) +
  geom_col(fill = "green") +
  labs(
    title = "Correlación entre participación y votos por partido",
    x = "Partido",
    y = "Correlación"
  )  #poner una leyenda con la explicación de cor positiva y negativa y lo que significan con relacion a los datos y el enunciado

# Para analizar la relación entre censo y voto, al ser 2 variables continuas podemos hacerlo mediante una correlación
resumen |> 
  summarise(correlacion = cor(censo, votos, use = "complete.obs", method = "pearson"))

# Paara ver si hay partidos que se favorecen en las zonas rurales habría que sacar 2 tablas de datos con partidos ganadores:                             Una que tuviera los partidos ganadores en zonas rurales (censo < 10000), y otra que tuviera los partidos ganadores en zonas urbanas (censo > 10000)


# Partidos ganadores en zonas rurales
resumen |> 
  filter(censo < 10000) |> 
  group_by(year(fecha), id_municipio) |> 
  arrange(desc(votos)) |> 
  slice(1) |> 
  summarise(partido_ganador = siglas,
             max_votos = votos,
            censo_municipio = censo) |>
  ungroup() |> 
  count(partido_ganador)

# Partidos ganadores en zonas no rurales
resumen |> 
  filter(censo > 10000) |> 
  group_by(year(fecha), id_municipio) |> 
  arrange(desc(votos)) |> 
  slice(1) |> 
  summarise(partido_ganador = siglas,
             max_votos = votos,
            censo_municipio = censo) |>
  ungroup() |> 
  count(partido_ganador)

# Para poder ver de forma más clara si hay partidos que se benefician o no, podríamos hacer un gráfico de barras comparando los partidos ganadores en zonas urbanas y rurales

# Datos de ejemplo
data <- data.frame(
  partido = rep(c("PP", "PSOE", "Vox", "Sumar", "AR", "Pod.", "SAF", "Junts", "CEUS"), each = 10),
  porcentaje = c(
    rnorm(10, 34.6, 1),  # PP
    rnorm(10, 30.1, 1),  # PSOE
    rnorm(10, 10.1, 0.5), # Vox
    rnorm(10, 6.3, 0.3),  # Sumar
    rnorm(10, 4.4, 0.2),  # AR
    rnorm(10, 3.3, 0.2),  # Pod.
    rnorm(10, 2.5, 0.2),  # SAF
    rnorm(10, 2.4, 0.1),  # Junts
    rnorm(10, 1.6, 0.1)   # CEUS
  )
)

# Calcular el promedio por partido
promedios <- data |> 
  group_by(partido) |> 
  summarise(promedio = mean(porcentaje))

# Crear el gráfico ggplot
gg <- ggplot(data, aes(x = partido, y = porcentaje)) +
  geom_bar(data = promedios, aes(x = partido, y = promedio, fill = partido), 
           stat = "identity", alpha = 0.8, show.legend = FALSE) +
  geom_jitter(width = 0.2, size = 2, alpha = 0.7, aes(text = sprintf("Encuesta: %.2f", porcentaje))) +  # Puntos individuales
  geom_text(data = promedios, aes(x = partido, y = promedio + 1, label = round(promedio, 1)),
            size = 4, fontface = "bold", color = "black") +  # Etiquetas del promedio
  labs(
    title = "Estimación de votos",
    subtitle = "Cada punto es una encuesta y las columnas son el promedio",
    x = "",
    y = "Porcentaje"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
    plot.subtitle = element_text(size = 12),
    axis.text.x = element_text(size = 10, angle = 45, hjust = 1)
  )

# Convertir a gráfico interactivo con plotly
ggplotly(gg, tooltip = "text")

#dar el mismo formato de resumen a surveys

surveys_2 <- surveys |> 
  pivot_longer(cols = "UCD":"EV", names_to = "partidos", values_to = "porcentaje", values_drop_na = TRUE )

# agrupar los partidos 

surveys_3 <- 
  surveys_2 |> 
  mutate(partidos = case_when(
    str_detect(partidos, "UP|IU|PODEMOS|COMPROMIS") ~ "UP",
    str_detect(partidos, "PP") ~ "PP",
    str_detect(partidos, "PNV") ~ "PNV",
    str_detect(partidos, "PSOE") ~ "PSOE",
    str_detect(partidos, "MP") ~ "MP",
    str_detect(partidos, "VOX") ~ "VOX",
    str_detect(partidos, "EH-BILDU|AMAIUR") ~ "EH-BILDU",
    str_detect(partidos, "ERC") ~ "ERC",
    str_detect(partidos, "BNG") ~ "BNG",
    str_detect(partidos, "CS") ~ "Cs",
    str_detect(partidos, "CIU|CDC") ~ "CIU", 
    TRUE ~ "OTROS"
  ))

#sumar los porcentajes para que no aparezcan datos repetidos

surveys_4 <- surveys_3 |> 
  group_by(date_elec, id_pollster, field_date_from, field_date_to, partidos) |> 
  mutate(porcentaje = sum(porcentaje, na.rm = TRUE)) |> 
  distinct()

# suma de los votos a nivel nacional por eleccion y partido, se convierte este dato en porcentaje para poder compararlo con los datos de surveys

resultados <- resumen |> 
  group_by(fecha, siglas) |>                      
  summarise(Votos_Totales = sum(votos), .groups = "drop") |> 
  group_by(fecha) |> 
  mutate(Porcentaje_real = Votos_Totales / sum(Votos_Totales) * 100) |> 
  select(fecha, siglas, Porcentaje_real)

casas_encuestadoras <- surveys_4 |> 
  select(-c(id_pollster, media, field_date_from, field_date_to, exit_poll, turnout)) |> 
  group_by(date_elec, pollster, partidos) |> 
  summarise(porcentaje_estimado = mean(porcentaje, na.rm = TRUE), .groups = "drop")

#el valor que aparece en cada pollster para cada eleccion y partido es la media ya que alexandra y yo hemos pensado que para compararlo con los resultados reales lo más conveniente es tener un único dato por casa y elección, ya que se ha hecho más de una estimación en varias ocasiones 

comparacion <- resultados |> 
  inner_join(casas_encuestadoras, by = c("siglas" = "partidos")) |> #hay que unirlo por eleccion tambien pero no se como porque el dia no coincide 
  mutate(Diferencia = Porcentaje_real - porcentaje_estimado)

#ahora hemos pensado que tenemos que hacer un inner join o un left join dependiendo de lo que queramos que se quede en las tablas. No nos decidimos por cual y ademas tendriamos que tener lo de las siglas y las fechas todas en un mismo formato para poder unirlas bien. ¿que creeis que hacer?

# # Paso 4: Comparar resultados reales con encuestas
# comparacion <- resultados_nacionales %>%
#   left_join(encuestas_agregadas, by = "Partido") %>%
#   mutate(Diferencia = Encuestas - Real)
# 
# # Mostrar la tabla de comparación
# print(comparacion)

#guardamos el id_municipio de la ciudad
muni<-"Zaragoza"
cod_mun_ciu<-cod_mun |> 
  filter(municipio==muni) |> 
  mutate(cod_mun = str_remove_all(cod_mun, "-"))


#calculamos el agregado por fecha y partido en porcentaje
resumen_ciu_pct<-resumen |> 
  filter(id_municipio==cod_mun_ciu$cod_mun) |> 
  group_by(siglas,fecha) |>
  summarise(total_votos = sum(votos, na.rm = TRUE),.groups = "drop") |>
  group_by(fecha) |>
  mutate(total_votos_fecha = sum(total_votos),
    porcentaje_votos = (total_votos / total_votos_fecha) * 100) |>
  ungroup() |>
  arrange(fecha,desc(porcentaje_votos))
  

#comparamos con los resultados nacionales
tabla_comp <- resumen_ciu_pct |> 
  inner_join(resumen_agg_pct, by = c("fecha", "siglas")) |> 
  select(fecha, siglas, porcentaje_votos.x, porcentaje_votos.y) |> 
  rename(pct_voto_local = porcentaje_votos.x, 
         pct_voto_nacional = porcentaje_votos.y) 

#al haber algunos partidos a nivel nacional que no se presentan en el municipio por ser propios de otras regiones, los porcentajes nacionales no suman 100. Vamos a repartir el porcentaje nacional faltante entre todos los partidos que sí están representados de manera ponderada para q sumen 100 y poder comparar más correctamente.

tabla_ajustada <- tabla_comp |> 
  group_by(fecha) |> 
  mutate(
    suma_nacional = sum(pct_voto_nacional),
    faltante = 100 - suma_nacional,         # Porcentaje faltante
    proporcion = pct_voto_nacional / suma_nacional,  # Proporción de cada partido
    ajuste = proporcion * faltante,        # Ajuste proporcional
    pct_voto_nacional_ajustado = pct_voto_nacional + ajuste  # Nuevo porcentaje ajustado
  ) |> 
  mutate(dif=pct_voto_local-pct_voto_nacional_ajustado) |> 
  ungroup() |> 
  select(fecha, siglas, pct_voto_local, pct_voto_nacional_ajustado, dif)


print(tabla_ajustada)

# # Gráfico de las diferencias
# tabla_ajustada <- tabla_ajustada |> 
#   mutate(
#     siglas = factor(siglas, levels = orden_leyenda), 
#     fecha_formateada = factor(format(fecha, "%b %Y"), levels = format(sort(unique(fecha)), "%b %Y"))
#   ) |> 
#    arrange(fecha_formateada)
# 
# titulo<-glue("Diferencia entre Porcentajes de Votos ({muni} - Nacional)")
# ggplot(tabla_ajustada, aes(x = factor(fecha_formateada), y = dif, fill = siglas)) +
#   geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +  # Barras lado a lado
#   labs(
#     title = "Diferencia de porcentaje entre elecciones locales y nacionales",
#     x = "",
#     y = "",
#     fill = ""
#   ) +
#   scale_fill_manual(values = colores) +  # Colores personalizados
#   theme_minimal() +
  # theme(
    # axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),  # Rotar etiquetas del eje X
    # strip.text = element_text(size = 10),              # Tamaño de los títulos en los paneles
    # panel.spacing = unit(1, "lines")                   # Espaciado entre paneles
  # )

#-----------------------------------------------

# tabla_ajustada <- tabla_ajustada |>
#   mutate(
#     siglas = factor(siglas, levels = orden_leyenda),
#     fecha_formateada = factor(format(fecha, "%b %Y"), levels = format(sort(unique(fecha)), "%b %Y"))
#   ) |>
#    arrange(fecha_formateada)

titulo<-glue("Diferencia entre Porcentajes de Votos ({muni} - Nacional)")



# ggplot(tabla_ajustada, aes(x = fecha_formateada, y = dif, fill = siglas)) +
#   geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")
# 
# 
# ggplotly()